biomni
Automatiser la recherche biomedicale avec des agents IA
Également disponible depuis: davila7
Biomni transforme la recherche biomedicale complexe en executant de maniere autonome des taches d'analyse multi-etapes. Les chercheurs peuvent se concentrer sur les questions scientifiques pendant que l'IA gere le traitement des donnees, la revue de la litterature et l'analyse computationnelle a travers la genomique, la decouverte de medicaments et les domaines cliniques.
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Utilisation de "biomni". Design a CRISPR screen for autophagy regulators
Résultat attendu:
- Bibliotheque sgRNA generee avec 76,230 guides ciblant 19,057 genes
- 4 sgRNAs par gene concus avec des scores on-target au-dessus de 0.7
- Controles positifs inclus: ATG5, BECN1, ULK1, mTOR
- 347 genes candidats priorises sur la base d'une analyse de voies
- Code Python fourni pour le pipeline d'analyse de l'ecran
Utilisation de "biomni". Analyze single-cell RNA-seq from tumor samples
Résultat attendu:
- 12 populations cellulaires distinctes identifiees via clustering
- Principaux types de cellules immunitaires annotes: cellules T, cellules B, macrophages
- 3 nouveaux clusters cellulaires trouves avec des marqueurs inconnus
- L'expression differentielle a revele 234 genes surexprimes dans la region tumorale
Audit de sécurité
Risque faibleThe static analysis flagged 415 patterns, but 95% are FALSE POSITIVES from markdown documentation. The backtick patterns are markdown code delimiters, not shell execution. The API key patterns show example environment variable names in documentation, not actual secrets. The skill is a legitimate Stanford SNAP lab biomedical research framework. The code execution + network + credential combination is the intended design for an AI agent that generates bioinformatics analysis code. Proper security warnings are documented recommending sandboxed execution.
Facteurs de risque
⚙️ Commandes externes (3)
🔑 Variables d’environnement (2)
📁 Accès au système de fichiers (2)
🌐 Accès réseau (1)
Score de qualité
Ce que vous pouvez construire
Concevoir des ecrans CRISPR a l'echelle du genome
Automatiser la conception de bibliotheques sgRNA, la priorisation des genes et l'analyse des effets de knockout pour les etudes de genomique fonctionnelle
Traiter des donnees de sequencage en cellule unique
Effectuer le controle qualite, le clustering, l'annotation des types cellulaires et l'analyse d'expression differentielle
Predire les proprietes ADMET de composes
Evaluer l'absorption, la distribution, le metabolisme, l'excretion et la toxicite pour des candidats medicaments
Essayez ces prompts
Design a CRISPR knockout screen to identify genes regulating autophagy in HEK293 cells. Include sgRNA library design, positive/negative controls, and gene prioritization based on pathway relevance.
Analyze this single-cell RNA-seq dataset: perform QC, identify cell populations via clustering, annotate cell types using marker genes, and conduct differential expression. File: path/to/data.h5ad
Interpret GWAS results for Type 2 Diabetes: identify genome-wide significant variants, map to causal genes, perform pathway enrichment, and predict functional consequences
Predict ADMET properties for these compounds: [SMILES strings]. Focus on Caco-2 permeability, plasma protein binding, CYP450 interactions, clearance, and hERG toxicity
Bonnes pratiques
- Specifier le contexte biologique, y compris l'organisme, le type cellulaire et les conditions experimentales
- Fournir les chemins de fichiers de donnees lors de l'analyse de jeux de donnees
- Definir des contraintes computationnelles pour les analyses complexes
- Conserver l'historique de conversation pour la reproductibilite
Éviter
- Executer sans examiner le code genere dans des environnements de production
- Partager des cles API ou des informations d'identification dans des environnements partages
- Traiter des donnees cliniques sensibles sans autorisation adequate
- Ignorer les parametres de delai d'expiration pour les analyses longues